{ "$schema": "https://raw.githubusercontent.com/jsonresume/resume-schema/v1.0.0/schema.json", "basics": { "name": "Ewerton de Souza", "label": "Engenheiro Backend \u0026 de Dados Sênior", "image": "https://ewerton.com.br/static/images/photos/ewerton.jpg", "email": "ewerton@ewerton.com.br", "phone": "+5531998546167", "url": "https://ewerton.com.br", "summary": "Opa, me chamo Ewerton, um Engenheiro Líder com mais de 7 anos de experiência arquitetando e escalando plataformas complexas de dados e IA do zero. Especializo-me na interseção do desenvolvimento backend e engenharia de dados, transformando requisitos de negócios em sistemas robustos e prontos para produção na GCP e AWS. Orientando desenvolvedores e conduzindo projetos desde o conceito inicial até a implantação, sou apaixonado por resolver desafios complexos de dados e construir a infraestrutura que alimenta produtos inteligentes. Guiado pela minha fé em Deus, busco construir tecnologia de forma responsável e criar ferramentas que tenham um impacto positivo e duradouro.", "location": { "city": "Belo Horizonte", "region": "MG", "countryCode": "BR" }, "profiles": [ { "network": "LinkedIn", "username": "ewertones", "url": "https://www.linkedin.com/in/ewertones" }, { "network": "GitHub", "username": "ewertones", "url": "https://github.com/ewertones" }, { "network": "Calendly", "username": "ewertones", "url": "https://calendly.com/ewertones/30min" } ] }, "work": [ { "name": "EY", "position": "Desenvolvedor Backend Sênior", "url": "https://ey.com", "startDate": "2026-03", "summary": "Construindo uma plataforma de relatórios de conformidade fiscal para a prática tributária da EY, transformando dados brutos de sócios e investimentos em K-1s, K-3s e relatórios fiscais estaduais.", "highlights": [ "Lancei mais de uma dezena de novos tipos de relatório em menos de seis meses.", "Projetei um sistema de feature flags para lançamentos seguros e incrementais.", "Construí uma fila de processamento de dois canais para acelerar o processamento de relatórios.", "Liderei uma migração completa para Python 3.12 mantendo um pipeline assíncrono de 74 relatórios confiável para prazos reais de clientes." ] }, { "name": "Stagwell", "position": "Engenheiro Backend Líder (Code \u0026 Theory)", "url": "https://stagwellglobal.com", "startDate": "2024-12", "endDate": "2026-02", "summary": "Como Desenvolvedor Backend Líder fundador, eu arquitetei e escalei esta plataforma de IA empresarial do zero, liderando uma equipe de engenheiros sêniores para construir um sistema robusto e pronto para produção no Google Cloud Platform.", "highlights": [ "Arquitetei um Motor de IA Escalonável usando Python, FastAPI e LangGraph com RAG e busca vetorial multi-inquilino.", "Engenhei um Backend de Classe Empresarial no GCP com SQLAlchemy e Pydantic.", "Liderei Operações de Equipe e Segurança (JWT, SSO/Okta, RBAC) e mentorei uma equipe de 8 desenvolvedores sêniores." ] }, { "name": "Stagwell", "position": "Engenheiro de Dados Sênior (Stagwell Marketing Cloud)", "url": "https://stagwellglobal.com", "startDate": "2024-04", "endDate": "2024-11", "summary": "Pioneiro na estratégia de colaboração de dados segura da empresa, projetando e implementando um pipeline de dados multi-nuvem totalmente automatizado para AWS, GCP e Snowflake.", "highlights": [ "Arquitetei uma Estrutura de Ingestão e Processamento Multi-Nuvem para compartilhamento de dados seguro e escalonável.", "Construí um Motor de Automação Serverless na AWS usando Glue, Lambda e Step Functions.", "Implementei Analytics Seguros com Snowflake Clean Rooms, permitindo insights conjuntos preservando a privacidade." ] }, { "name": "Morsum", "position": "Desenvolvedor Back End Sênior", "url": "https://www.dotfoods.com", "startDate": "2023-05", "endDate": "2024-04", "summary": "Responsável por escalar a API principal da plataforma e a infraestrutura de pipeline de dados no setor de foodtech.", "highlights": [ "Desenvolvi e escalei a API REST principal em Python/Flask.", "Arquitetei a estrutura de processamento de dados da empresa usando Apache Airflow para todos os pipelines ETL automatizados." ] }, { "name": "DashFi", "position": "Engenheiro de Dados Sênior", "url": "https://dash.fi", "startDate": "2021-10", "endDate": "2023-05", "summary": "Trabalhei em uma empresa de cartões de crédito B2B para gastos com anúncios digitais.", "highlights": [ "Criei APIs REST rápidas e seguras com FastAPI.", "Construí pipelines ETL para painéis internos usando GCP BigQuery e Looker Studio.", "Mantive o servidor Apache Airflow com CI/CD para DAGs.", "Desenvolvi modelos estatísticos preditivos para dados de gastos." ] }, { "name": "CERC", "position": "Engenheiro de Big Data", "url": "https://cerc.com", "startDate": "2021-05", "endDate": "2021-10", "summary": "Mantive pipelines de dados e infraestrutura para uma das principais registradoras de recebíveis do Brasil.", "highlights": [ "Mantive pipelines de dados em Python e Java/Kotlin.", "Implementei soluções usando Docker, Kubernetes, Airflow, Hadoop, Spark e Dataflow.", "Otimizei consultas no Spanner e BigQuery." ] }, { "name": "BeGrowth", "position": "Engenheiro de Dados", "url": "https://begrowth.com.br", "startDate": "2020-05", "endDate": "2021-05", "summary": "Construí a infraestrutura de dados para uma startup de AdTech.", "highlights": [ "Criei solução de Data Lake e Warehouse usando Google Cloud BigQuery.", "Orquestrei dados de anúncios (Facebook, Google) usando Airflow.", "Escrevi scripts Python (Pandas/Numpy) para mesclagem de dados.", "Gerenciei contas/campanhas do Google e Facebook Ads e melhorei o ROAS por meio de testes A/B." ] } ], "education": [ { "institution": "USP - Universidade de São Paulo", "url": "https://www5.usp.br/", "area": "Ciência de Dados e Analytics", "studyType": "Master in Business Administration (MBA)", "startDate": "2021", "endDate": "2022", "score": "99/100", "courses": [ "Obtive uma forte base analítica, focada na aplicação de dados no contexto de negócios." ] }, { "institution": "PUC Minas", "url": "https://www.pucminas.br/", "area": "Engenharia de Software", "studyType": "Pós-Graduação", "startDate": "2021", "endDate": "2022", "score": "93/100", "courses": [ "Metodologias ágeis e processos, como Scrum e Kanban, comumente usados para desenvolvimento de software e gestão de projetos." ] }, { "institution": "PUC Minas", "url": "https://www.pucminas.br/", "area": "Engenharia Química", "studyType": "Graduação", "startDate": "2014", "endDate": "2019", "score": "85/100", "courses": [ "Ganhei profundo entendimento em princípios de engenharia química (termodinâmica, cinética, fenômenos de transporte, design de reatores)." ] } ], "projects": [ { "name": "aiomover", "description": "Mova seus arquivos para qualquer lugar, instantaneamente. A ferramenta definitiva de migração na nuvem para uso pessoal e empresarial. O aiomover torna simples transferir arquivos entre diferentes serviços de nuvem de forma segura e eficiente. Seja para backup de dados, migrações para novos programas ou sincronização entre plataformas, o aiomover cuida de tudo.", "highlights": [ "Transferências Ultra Rápidas", "Segurança de Nível Bancário", "Interface Simples" ], "url": "https://aiomover.com", "type": "Aplicações Web", "roles": [ "Fundador e Desenvolvedor Único" ], "keywords": [ "Python", "FastAPI", "PostgreSQL", "Next.js", "TypeScript", "Google Cloud", "SQLAlchemy", "Tailwind CSS", "Terraform", "Docker", "Stripe" ] }, { "name": "questao", "description": "Domine o ENEM, uma questão de cada vez. Uma plataforma EdTech com inteligência artificial projetada para ajudar estudantes a se prepararem para o ENEM. Com anos de questões reais de provas, aprendizado gamificado, rankings ao vivo e tutoria personalizada por IA, o questao torna o estudo divertido e eficaz.", "highlights": [ "Aprendizado com IA", "Experiência Gamificada", "Conecte-se com colegas" ], "type": "Aplicações Web", "roles": [ "Fundador e Desenvolvedor Único" ], "keywords": [ "Python", "FastAPI", "PostgreSQL", "Next.js", "TypeScript", "Vertex AI", "Tailwind CSS", "Terraform", "Google Cloud", "Stripe" ] }, { "name": "Harpa Cristã", "description": "Seis hinários brasileiros, sempre no seu bolso. Um leitor moderno para Android reunindo seis dos hinários cristãos mais usados no Brasil em um só app. Busca rápida em todo o texto dos hinos, letras disponíveis offline, favoritos e reprodução de áudio sob demanda tornam fácil encontrar e cantar qualquer hino, em qualquer lugar.", "highlights": [ "Busca em Todos os Hinários", "Hinos Offline", "Reprodução de Áudio" ], "type": "Aplicativos Mobile", "roles": [ "Fundador e Desenvolvedor Único" ], "keywords": [ "Kotlin", "Jetpack Compose", "Room", "Hilt", "Android", "Material 3", "Cloudflare Workers", "Python" ] } ], "skills": [ { "name": "Python", "level": "Especialista", "keywords": [ "Linguagens de Programação", "py", "backend", "scripting", "ai", "ml", "data science", "automation", "pandas", "numpy", "django", "fastapi", "flask", "general purpose" ] }, { "name": "SQL", "level": "Especialista", "keywords": [ "Linguagens de Programação", "query", "database", "rdbms", "relational", "data", "joins", "aggregation", "stored procedures", "transactions", "normalization", "ddl", "dml" ] }, { "name": "JavaScript", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Linguagens de Programação", "js", "ecmascript", "frontend", "web", "browser", "typescript", "node", "dom", "async", "promises", "json", "dynamic" ] }, { "name": "Bash", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Linguagens de Programação", "shell", "terminal", "linux", "automation", "script", "cli", "unix", "commands", "pipes", "cron", "ssh", "sh" ] }, { "name": "Java", "level": "Familiarizado", "keywords": [ "Linguagens de Programação", "backend", "jvm", "enterprise", "spring", "maven", "oop", "multithreading", "microservices", "compiled" ] }, { "name": "PHP", "level": "Familiarizado", "keywords": [ "Linguagens de Programação", "web", "backend", "wordpress", "laravel", "symfony", "cms", "server-side", "scripting" ] }, { "name": "R", "level": "Familiarizado", "keywords": [ "Linguagens de Programação", "statistics", "data science", "analysis", "ggplot", "tidyverse", "statistical modeling", "visualization", "cran" ] }, { "name": "MATLAB", "level": "Familiarizado", "keywords": [ "Linguagens de Programação", "math", "engineering", "simulation", "numerical analysis", "signal processing", "scientific computing", "toolbox" ] }, { "name": "MySQL", "level": "Avançado", "keywords": [ "Bancos de Dados", "sql", "rdbms", "relational", "database", "innodb", "transactions", "indexing", "web", "open source", "mariadb" ] }, { "name": "PostgreSQL", "level": "Avançado", "keywords": [ "Bancos de Dados", "postgres", "psql", "sql", "rdbms", "relational", "database", "jsonb", "extensions", "stored procedures", "open source", "transactions", "pg", "vector", "pgvector", "embeddings", "chromadb", "pinecone" ] }, { "name": "BigQuery", "level": "Avançado", "keywords": [ "Bancos de Dados", "gbq", "google cloud", "gcp", "data warehouse", "dw", "analytics", "sql", "serverless", "columnar", "bi", "petabyte" ] }, { "name": "Spanner", "level": "Avançado", "keywords": [ "Bancos de Dados", "google cloud", "gcp", "distributed", "sql", "rdbms", "database", "globally distributed", "transactions", "scalable", "strong consistency", "horizontally scalable" ] }, { "name": "ElasticSearch", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Bancos de Dados", "elastic", "search", "indexing", "nosql", "elk", "full-text search", "kibana", "logstash", "aggregations", "json", "opensearch", "vector", "vector search", "knn", "embeddings", "chromadb", "pinecone" ] }, { "name": "CDC", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Bancos de Dados", "change data capture", "replication", "streaming", "debezium", "kafka", "real-time", "sync", "event-driven", "incremental" ] }, { "name": "MongoDB", "level": "Familiarizado", "keywords": [ "Bancos de Dados", "mongo", "nosql", "database", "document", "json", "atlas", "aggregation", "schemaless", "crud", "bson", "collections" ] }, { "name": "Redis", "level": "Familiarizado", "keywords": [ "Bancos de Dados", "cache", "in-memory", "vss", "nosql", "key-value", "pub/sub", "queue", "session", "real-time", "caching layer", "sorted sets" ] }, { "name": "Apache Spark", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Big Data e Processamento", "spark", "big data", "processing", "scala", "pyspark", "analytics", "distributed computing", "rdd", "dataframe", "streaming", "ml" ] }, { "name": "Hadoop", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Big Data e Processamento", "big data", "mapreduce", "distributed", "hdfs", "hive", "hbase", "yarn", "batch processing", "storage", "cluster" ] }, { "name": "Apache Beam", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Big Data e Processamento", "beam", "dataflow", "streaming", "batch", "pipeline", "unified model", "gcp", "google cloud", "real-time", "etl" ] }, { "name": "Pandas", "level": "Especialista", "keywords": [ "Ciência de Dados e ML", "data analysis", "python", "dataframe", "cleaning", "wrangling", "manipulation", "csv", "excel", "etl", "tabular data" ] }, { "name": "NumPy", "level": "Especialista", "keywords": [ "Ciência de Dados e ML", "math", "python", "arrays", "scientific computing", "linear algebra", "matrices", "vectorization", "numerical", "ndarray" ] }, { "name": "Matplotlib", "level": "Avançado", "keywords": [ "Ciência de Dados e ML", "visualization", "python", "plotting", "charts", "graphs", "figures", "subplots", "pyplot", "data viz" ] }, { "name": "Seaborn", "level": "Avançado", "keywords": [ "Ciência de Dados e ML", "visualization", "python", "statistical", "charts", "heatmaps", "distributions", "correlation", "matplotlib", "data viz" ] }, { "name": "TensorFlow", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Ciência de Dados e ML", "tf", "machine learning", "deep learning", "ai", "neural networks", "keras", "gpu", "training", "inference", "model" ] }, { "name": "Scikit-learn", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Ciência de Dados e ML", "sklearn", "machine learning", "ml", "python", "statistics", "classification", "regression", "clustering", "preprocessing", "pipeline" ] }, { "name": "statsmodels", "level": "Familiarizado", "keywords": [ "Ciência de Dados e ML", "statistics", "python", "econometrics", "modeling", "regression", "time series", "hypothesis testing", "anova", "glm" ] }, { "name": "PyTorch", "level": "Familiarizado", "keywords": [ "Ciência de Dados e ML", "torch", "machine learning", "deep learning", "ai", "neural networks", "autograd", "gpu", "tensors", "training", "research" ] }, { "name": "HTML", "level": "Avançado", "keywords": [ "Desenvolvimento Web", "web", "frontend", "markup", "structure", "html5", "semantic", "dom", "templates", "accessibility" ] }, { "name": "CSS", "level": "Avançado", "keywords": [ "Desenvolvimento Web", "web", "frontend", "styling", "design", "layout", "css3", "flexbox", "grid", "animations", "responsive", "sass" ] }, { "name": "FastAPI", "level": "Avançado", "keywords": [ "Desenvolvimento Web", "python", "api", "backend", "web", "rest", "async", "openapi", "swagger", "pydantic", "asyncio", "microservices" ] }, { "name": "Flask", "level": "Avançado", "keywords": [ "Desenvolvimento Web", "python", "api", "backend", "web", "microframework", "jinja", "wsgi", "routes", "rest", "lightweight" ] }, { "name": "Bootstrap", "level": "Avançado", "keywords": [ "Desenvolvimento Web", "css", "ui", "frontend", "responsive", "styling", "grid system", "components", "mobile-first", "framework" ] }, { "name": "Node.js", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Desenvolvimento Web", "node", "nodejs", "js", "javascript", "backend", "server", "npm", "express", "api", "async", "event-driven" ] }, { "name": "Django", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Desenvolvimento Web", "python", "web", "backend", "framework", "orm", "admin", "rest framework", "drf", "authentication", "migrations", "mtv" ] }, { "name": "React.js", "level": "Familiarizado", "keywords": [ "Desenvolvimento Web", "react", "reactjs", "js", "frontend", "ui", "web", "hooks", "components", "spa", "jsx", "state management" ] }, { "name": "NextJS", "level": "Familiarizado", "keywords": [ "Desenvolvimento Web", "next.js", "next", "react", "frontend", "ssr", "fullstack", "web", "ssg", "api routes", "typescript", "vercel", "routing" ] }, { "name": "ETL", "level": "Avançado", "keywords": [ "Engenharia de Dados", "data pipeline", "integration", "extraction", "transformation", "loading", "elt", "batch", "real-time", "data flow", "orchestration", "ingestion" ] }, { "name": "Data Lakes", "level": "Avançado", "keywords": [ "Engenharia de Dados", "storage", "big data", "s3", "gcs", "lakehouse", "parquet", "delta lake", "iceberg", "raw data", "ingestion", "object storage" ] }, { "name": "Data Warehouses", "level": "Avançado", "keywords": [ "Engenharia de Dados", "bigquery", "snowflake", "redshift", "analytics", "dw", "olap", "columnar", "reporting", "star schema", "dimensional modeling" ] }, { "name": "Database Modelling", "level": "Avançado", "keywords": [ "Engenharia de Dados", "architecture", "schema", "design", "normalization", "star schema", "erd", "entity relationship", "oltp", "olap", "data modeling", "snowflake schema" ] }, { "name": "Google Cloud", "level": "Avançado", "keywords": [ "Provedores de Nuvem", "gcp", "google cloud platform", "cloud", "serverless", "computing", "bigquery", "cloud run", "gke", "cloud functions", "pub/sub", "gcs" ] }, { "name": "AWS", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Provedores de Nuvem", "amazon web services", "amazon", "cloud", "s3", "ec2", "lambda", "rds", "dynamodb", "iam", "cloudwatch", "ecs", "eks" ] }, { "name": "Snowflake", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Provedores de Nuvem", "cloud", "data warehouse", "analytics", "saas", "sql", "data sharing", "time travel", "virtual warehouse", "marketplace" ] }, { "name": "Microsoft Azure", "level": "Familiarizado", "keywords": [ "Provedores de Nuvem", "azure", "microsoft", "cloud", "computing", "enterprise", "azure devops", "active directory", "blob storage", "aks", "functions", "ad" ] }, { "name": "Docker", "level": "Avançado", "keywords": [ "Conteinerização", "containers", "deployment", "devops", "infrastructure", "dockerfile", "compose", "images", "registry", "microservices", "isolation" ] }, { "name": "Kubernetes", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Conteinerização", "k8s", "orchestration", "devops", "containers", "cloud", "pods", "helm", "scaling", "cluster", "deployments", "services" ] }, { "name": "GitHub Actions", "level": "Avançado", "keywords": [ "DevOps e CI/CD", "automation", "ci", "cd", "workflows", "git", "yaml", "runners", "pipelines", "testing", "deployment", "actions" ] }, { "name": "Jenkins", "level": "Familiarizado", "keywords": [ "DevOps e CI/CD", "automation", "ci", "cd", "pipeline", "groovy", "jobs", "plugins", "build", "deploy", "open source" ] }, { "name": "Git", "level": "Especialista", "keywords": [ "Controle de Versão", "vcs", "version control", "terminal", "code", "commits", "branches", "merge", "rebase", "pull requests", "diff" ] }, { "name": "GitHub", "level": "Especialista", "keywords": [ "Controle de Versão", "git", "hosting", "collaboration", "open source", "pull requests", "issues", "actions", "repositories", "code review", "gh" ] }, { "name": "GitLab", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Controle de Versão", "git", "hosting", "ci", "cd", "devops", "merge requests", "pipelines", "runner", "self-hosted", "repositories" ] }, { "name": "Looker Studio", "level": "Avançado", "keywords": [ "Visualização de Dados", "datastudio", "data studio", "visualization", "bi", "google", "reporting", "charts", "kpi", "dashboard", "data connectors", "sharing" ] }, { "name": "Power BI", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Visualização de Dados", "powerbi", "bi", "microsoft", "visualization", "reporting", "dax", "datasets", "service", "desktop", "analytics" ] }, { "name": "Redash", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Visualização de Dados", "visualization", "sql", "dashboard", "bi", "open source", "queries", "charts", "sharing", "data sources" ] }, { "name": "Jira", "level": "Avançado", "keywords": [ "Agile", "agile", "project management", "kanban", "scrum", "tasks", "issues", "sprints", "backlog", "roadmap", "atlassian" ] }, { "name": "Scrum", "level": "Avançado", "keywords": [ "Agile", "agile", "methodology", "sprints", "standups", "retrospectives", "sprint planning", "story points", "product owner", "ceremonies" ] }, { "name": "Confluence", "level": "Avançado", "keywords": [ "Agile", "documentation", "wiki", "collaboration", "knowledge base", "atlassian", "pages", "spaces", "team", "notes" ] }, { "name": "Apache Airflow", "level": "Avançado", "keywords": [ "Orquestração", "airflow", "orchestration", "workflow", "dag", "python", "data engineering", "scheduler", "tasks", "operators", "xcom", "etl", "cloud composer", "composer" ] }, { "name": "Zapier", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Orquestração", "automation", "integration", "low code", "workflow", "zaps", "triggers", "actions", "no code", "apps", "saas" ] }, { "name": "Pytest", "level": "Avançado", "keywords": [ "Testes Automatizados", "python", "testing", "unit test", "automation", "fixtures", "mocking", "parametrize", "plugins", "coverage" ] }, { "name": "unittest", "level": "Avançado", "keywords": [ "Testes Automatizados", "python", "testing", "unit test", "standard library", "mock", "assertions", "test cases", "test suite", "tdd" ] }, { "name": "Selenium", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Testes Automatizados", "automation", "web", "browser", "testing", "qa", "webdriver", "e2e", "integration", "ui testing", "scraping" ] }, { "name": "TDD", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Testes Automatizados", "test driven development", "agile", "quality", "clean code", "red-green-refactor", "unit tests", "bdd", "coverage", "design" ] }, { "name": "Cloud Logging", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Logging", "gcp", "google cloud", "monitoring", "observability", "logs", "log explorer", "alerts", "metrics", "audit", "stackdriver" ] }, { "name": "New Relic", "level": "Familiarizado", "keywords": [ "Logging", "monitoring", "apm", "observability", "performance", "tracing", "dashboards", "alerts", "logs", "distributed tracing", "infrastructure" ] }, { "name": "Facebook Ads", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Anúncios", "meta", "marketing", "advertising", "social media", "paid ads", "facebook", "instagram", "campaigns", "targeting", "pixel" ] }, { "name": "Google Ads", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Anúncios", "sem", "marketing", "advertising", "search", "paid ads", "adwords", "ppc", "campaigns", "keywords", "display" ] }, { "name": "Google Analytics", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Anúncios", "ga", "tracking", "web analytics", "data", "measurement", "ga4", "events", "conversions", "audience", "reports" ] }, { "name": "Google Ad Manager", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Anúncios", "gam", "advertising", "monetization", "publisher", "dfp", "ad units", "line items", "trafficking", "yield management" ] }, { "name": "Windows", "level": "Avançado", "keywords": [ "Sistemas Operacionais", "os", "operating system", "microsoft", "desktop", "powershell", "registry", "active directory", "wsl", "cmd" ] }, { "name": "Linux", "level": "Avançado", "keywords": [ "Sistemas Operacionais", "os", "operating system", "bash", "terminal", "server", "unix", "ubuntu", "debian", "centos", "ssh", "permissions" ] }, { "name": "Vertex AI", "level": "Avançado", "keywords": [ "Ferramentas de IA", "google cloud", "gcp", "ai", "ml", "machine learning", "llm", "generative ai", "model deployment", "vertex", "gemini", "mlops", "pipelines" ] }, { "name": "Claude Code", "level": "Avançado", "keywords": [ "Ferramentas de IA", "anthropic", "claude", "ai", "llm", "coding assistant", "agentic", "cli", "developer tools", "code generation", "ai assistant" ] }, { "name": "GitHub Copilot", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Ferramentas de IA", "github", "ai", "coding assistant", "llm", "code completion", "developer tools", "openai", "copilot", "autocomplete", "pair programming" ] }, { "name": "Factory AI", "level": "Intermediário", "keywords": [ "Ferramentas de IA", "ai", "developer tools", "coding assistant", "automation", "software factory", "agents", "code generation", "engineering" ] } ], "languages": [ { "language": "Português", "fluency": "Nativo" }, { "language": "Inglês", "fluency": "Fluência profissional completa" }, { "language": "Francês", "fluency": "Intermediário" }, { "language": "Espanhol", "fluency": "Intermediário" } ], "meta": { "canonical": "https://ewerton.com.br/resume.json", "version": "2026.09.10", "lastModified": "2026-09-10T00:00:00-03:00", "language": "pt-br", "generator": "ewerton-go (generated from https://ewerton.com.br)" } }